基于語(yǔ)義的自然圖像檢索.pdf

1、計(jì)算機(jī)和多媒體技術(shù)以及Internet的飛速發(fā)展產(chǎn)生了大量的圖像信息，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要是為了解決能夠有效地、快速地從大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索出所需圖像這一重要問(wèn)題。有效的圖像檢索系統(tǒng)必須充分利用圖像的語(yǔ)義信息?；谡Z(yǔ)義的圖像檢索技術(shù)是在CBIR基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，研究如何從多渠道獲取圖像語(yǔ)義信息，并根據(jù)語(yǔ)義檢索相關(guān)圖像，是為了更進(jìn)一步滿足人們的需要。 本論文主要對(duì)圖像高層語(yǔ)義的提取和檢索展開(kāi)詳細(xì)的研究，并在此基礎(chǔ)上建立了

2、一個(gè)簡(jiǎn)潔、高效、實(shí)用的自然圖像語(yǔ)義檢索系統(tǒng)。本文的主要工作包括：1.提出了一種新的分類器設(shè)計(jì)方法。根據(jù)“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”方法，利用已經(jīng)標(biāo)注好的訓(xùn)練樣本和無(wú)標(biāo)注的訓(xùn)練樣本一起訓(xùn)練分類器。在標(biāo)準(zhǔn)SVM分類器訓(xùn)練方法中融入這種思想，給分類面附近加入混合數(shù)據(jù)，并將這種方法應(yīng)用于小樣本數(shù)據(jù)的分類問(wèn)題中。 2.提出了一種簡(jiǎn)單快捷的語(yǔ)義檢索框架。通過(guò)對(duì)自然圖像進(jìn)行分割，將分割后的圖像歸類，提取圖像特征建立特征庫(kù)，利用多類分類器訓(xùn)練各類中的圖像得到

3、它們的類別模型，然后進(jìn)行圖像分類和識(shí)別，從而得到每幅圖像包含的語(yǔ)義信息。那么當(dāng)用戶檢索圖像時(shí)，只需察看數(shù)據(jù)庫(kù)中的語(yǔ)義關(guān)鍵字與用戶的要求匹配與否就可以得到滿足用戶需求的圖像。這樣大大節(jié)省了檢索時(shí)間，提高了檢索的效率，方便了用戶的使用。 3.提出了一種改進(jìn)的顏色特征提取算法。由于分割后的圖像大多數(shù)主要包含一個(gè)物體，因此只提取顏色直方圖中的主分量作為圖像的顏色特征來(lái)進(jìn)行匹配，這樣即減少了計(jì)算量又降低了存儲(chǔ)要求。提取顏色直方圖中的主分量